資料分析師職位

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為了幫助學習者在充分發揮潛能後找到理想的工作，Tutorials Point 最近推出了一個求職入口網站，將求職者和招聘人員聯絡在一起。該功能由一個不斷擴大的資料庫支援，其中包含來自世界各地的職位需求。使用者可以瀏覽職位列表，並申請他們想要的城市中的理想職位。

為了進一步篩選職位，Tutorials Point 為每條職業道路設計了專用空間。資料分析師職位頁面就是這樣一處空間，它收集了來自世界各地各種入門級資料分析師職位和遠端資料分析職位，供您輕鬆瀏覽和申請。

資料分析師做什麼？

資料分析師收集資料並在需要解決問題時對其進行解釋。他們應該具備足夠的技能來仔細檢查資料並傳達結果。讓我們來看一下資料分析師的一些常見職責。

正如我們前面提到的，資料分析師會從各種來源收集資料。他們通常使用跟蹤公司網站上的訪客行為、進行調查，甚至在適用時購買資料等策略來收集資料。
資料分析師還會清理他們收集的資料，並確保沒有重複項、異常值或錯誤。他們使用電子表格和相關的程式語言來維護資料質量。
資料分析師經常運用其專業知識來建立和設計資料庫的結構。他們負責選擇儲存和收集的資料型別、建立各種資料類別之間的關係，並決定資料的顯示方式。
資料分析師應能夠解釋資料並將他們的發現傳達給組織中的相關部門。他們發現數據中的模式或趨勢，並始終找出對提出的問題的答案。
資料分析師使用各種技術來傳達他們的發現。他們需要有足夠的技能來建立圖表等視覺化效果、編寫報告以及向感興趣的各方展示資訊。

成為資料分析師所需的技能

以下是成為資料分析師必備的技能。

SQL

新增、刪除、更新和提取任何資料庫中的資訊。
提取、管理和組織大型資料集。
轉換資料結構並執行分析功能。

統計程式設計

Python 和 R 程式語言有助於更有效地分析大型資料集。
R 程式設計用於統計資料分析。
Python 用於資料分析的通用方法。

Microsoft Excel

快速分析，以及更快、更有效的資料儲存方式。
高階 Excel 技能，透過操作和視覺化資料來從資料中提取有價值的見解。

數學技能

在量化資料後處理大量資料。
運用高階數學技能理解數字、操作和組合數字，作為分析的一部分。

資料視覺化

向沒有資料分析培訓的人員全面傳達結果。
使組織領導能夠輕鬆理解複雜的想法並識別模式。
透過圖表等插圖展示您的發現或見解。

資料收集和清理

任何資料分析職位空缺的必要和基礎要求。
資料收集是根據與組織目標相關的變數進行的。
資料清理確保資料準確性。

機器學習

透過構建專門設計的演算法來查詢資料集中的趨勢和模式，這些演算法在查詢模式方面越來越高效和準確。
建立分析模型。

溝通技巧

與開發人員、IT 代表、客戶、領導和同事資料分析師溝通。
運用優秀的書面和口頭溝通能力以及積極的傾聽能力，傳達您從分析中得出的見解。

批判性思維

瞭解要收集的資料型別，並識別不同資料點之間的聯絡。
為業務問題找到智慧解決方案。

資料分析師薪資

讓我們根據 Glassdoor 的資料瞭解資料分析師的平均薪資範圍。

資料分析師
經驗：2-4 年
美國：每年 62,000 美元 - 95,000 美元
英國：每年 34,000 英鎊 - 52,000 英鎊
加拿大：每年 57,000 加元 - 83,000 加元
印度：每年 400,000 印度盧比 - 900,000 印度盧比

資料科學家
經驗：2-4 年
美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元
英國：每年 42,000 英鎊 - 68,000 英鎊
加拿大：每年 80,000 加元 - 100,000 加元
印度：每年 700,000 印度盧比 - 2,000,000 印度盧比

資料工程師
經驗：2-4 年
美國：每年 89,000 美元 - 100,000 美元
英國：每年 43,000 英鎊 - 71,000 英鎊
加拿大：每年 81,000 加元 - 100,000 加元
印度：每年 500,000 印度盧比 - 1,500,000 印度盧比

量化分析師
經驗：2-4 年
美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元
英國：每年 64,000 英鎊 - 100,000 英鎊
加拿大：每年 79,000 加元 - 100,000 加元
印度：每年 1,100,000 印度盧比 - 2,600,000 印度盧比

如何找到資料分析師的工作？

遵循以下建議，您可以輕鬆找到合適的資料分析師工作。

獲得大學學位
如果您有時間和資源，獲得學士學位是一個不錯的起點。雖然這不是強制性的，但大學學位將為您提供該領域堅實的基礎。對於資料分析師職位，尋找涵蓋IT、數學、統計學和計算機科學專業的專業。

培養強大的技術技能
資料分析師需要具備強大的技術技能，因為他們通常需要進行統計建模、資料收集、資料清洗、資料視覺化和資料準備。掌握Python、SQL和JavaScript程式語言也很重要。

建立您的作品集
透過接洽自由職業專案或實習來建立可靠的作品集。接觸不同的行業以確定您可以從事哪種資料分析師職業。

追求知名的認證
即使沒有大學學位，您也可以透過參加合適的認證專案進入資料分析師領域。Tutorials Point設計了幾個您可以探索的認證。選擇最適合您的一個並獲得認證。

製作一份引人注目的簡歷
除了作品集，製作一份引人注目的簡歷也很重要。如果您正在尋找入門級**資料分析師工作**，請確保詳細說明您作為自由職業者或實習生所從事過的專案。如果您是一位經驗豐富的專業人士，請在簡歷中提及您的成就。

準備面試
接下來要做的就是準備面試。由於資料分析師職位需要大量的批判性思維，請確保您準備了這些問題以及技術概念。

使用正確的平臺
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